大型煤炭企业生产和供给问题

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1、大型煤炭企业生产和供给问题摘要本文对煤炭企业如何制定生产销售供给计划建立了数学模型。模型一对题中所给数据进行了相关分析，线性冋归，找到了洗损率〜原煤灰分的线性关系以及精煤产量~混煤产量、原煤非灰分量的非线性关系。考虑到模型一的误差较大，模型二训练了BP神经网络，很好的描述了数据的内在关系。模型三为以利润为目标的规划模型，求得最大利润为19620.92万元。模型四为多目标逐级规划,针对满意度与利润两个目标，模型为不同客户设立了不同的权重,并采用逐级规划，依次满足不同用户的需求，最终得出如下结果：总利润：18962

2、.01万元用户12345满意度1.05471.00040.99660.72930.6025模型五考虑了吋间响应的因素，考虑订单的随机性，进行动态决策，对此模型采用了决策树方法进行逐步决策，并通过递归算法成功将决策树方法实现，适用性广泛。模型假设1、洗煤的产物中除去精煤于洗损，菇他部分均为混煤。2、符号说明i用户代号Tr运费j煤类品种k产煤地点Ne需求Se各户销售量Pri价格Lim最大产量Pro生产量Yc原煤成本Xc洗煤成本Bu地点购买量St客户满意度F产地k的煤产品j销往客户i的数量Wg外购煤产品j的数量Wf外

3、购煤产品j销往客户i的数量Z煤产品质量WprWtr外购煤产品j的购买价格外购煤运往i用户的运费关键字回归规划多目标规划递归决策树问题重述（略）模型一数据处理及线性回归模型首先，我们从数据的分析入手，取夹和洗煤厂数据做研究。为了找出数据的内在相关关系，我们利用已知数据，分别求出原煤灰分含量、非灰分含量、非灰分百分比、产出精煤灰分含量等值，以便找到其中的关系。另外，由假设一，可以求出每月的混煤产量及其百分比（混煤产量二如洗原煤量一洗损量一精煤产出量）。可以发现，题目所给的数据主要分为两类，一类为具体产量的数据（单位

4、吨），另一类是各种百分比数据，在研究时，考虑到两类数据表述信息有重叠性，并且两类数据所表述信息的侧重点有所不同，所以我们对其分别进行研究。首先，我们对第一组数据消去数量级，并进行皮尔逊相关分析，如下:A(104)B(104)C(104)D(104)E(%)F(104)G(104)H(I04)入洗煤重入洗煤灰入洗煤非精煤产量精煤灰分精煤中灰洗损霓量混煤重量量分含量灰分含量百分比分含量CorrelationsABCDEFGHAPearsonCorrelation1.000.739*^.743*1.675*1-.18

5、8.709和・7如和-.335Sig.(2-tailed)•.000.000•001.402・000・128N2222222222222222BPearsonCorrelation.739和1.000・ogg.145.277.207.987和-.231Sig.(2-tailed)••661・519・213.354.000・301N2222222222222222CPearsonCorrelation.743*1.0991.000.854*1-.553*1.842*1.113-.265Sig.(2-tailed)

6、・000.661•.008.000.615.233N2222222222222222DPearsonCorrelation.675*J・145.854*51.000-.653*s・982松.189-.716*Sig.(2-tailed).000•・001.400.000N2222222222222222EPearsonCorrelation-.188.277-.553*5・.653*51.000-.515*.234.445來Sig.(2-tailed).402■213・008・001•.014.295.038N

7、2222222222222222FPearsonCorrelation.709和.207.842枷.982*J-.515*1.000.243-.699*Sig.(2-tailed).000.354.000.000.014•.275.000N2222222222222222GPearsonCorrelation・740和・113.189.234.2431.000-.318Sig.(2-tailed).000.000.615.400.295.275.149N2222222222222222HPearsonCorre

8、lation-.335-.231-.265-.716*5.445水・.699*3-.3181.000Sig.(2-tailed).128.301•233.000.038.000.149•N2222222222222222**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).*.Correlationissignificantatthe0